小波变换与PCNN结合的降雨量预测模型及应用

本文主要探讨了"基于小波变换的脉冲耦合神经网络预测模型及其应用"这一主题，由颜世东等人在2010年的《海军航空工程学院学报》发表。脉冲耦合神经网络（PCNN），作为一种被称为第三代人工神经网络的模型，因其独特的耦合机制和脉冲输出特性，在图像处理等领域表现出强大的应用潜力。作者针对PCNN模型的原有特性进行了创新，首先引入了绝对误差控制公式，以增强预测精度。他们将连接强度与相关系数关联起来，通过最小化误差来调整阈值，这与传统PCNN的运行机制有所区别。 文章的核心改进在于将ATrous小波变换与PCNN模型融合，形成一种组合预测模型。ATrous小波变换在此发挥了降噪和特征提取的作用，提升了预测模型的性能。作者将这种改进模型应用于年降雨量的预测中，结果显示其在实际应用中的可行性和有效性得到了验证，对于提高年降雨量预测的准确性具有积极意义。 此外，这项研究不仅深化了PCNN的理论基础，还拓展了其应用范围，特别是在水文水资源预测方面提供了新的解决方案。关键词包括脉冲耦合神经网络、ATrous小波变换、预测以及相关分析，这些都是研究的重要组成部分。整体而言，这篇文章对推动脉冲耦合神经网络在实际问题中的应用具有重要的学术价值。